Ağaç tabanlı sınıflandırma algoritmaları
Tree-based classification algorithms
- Tez No: 928478
- Danışmanlar: PROF. DR. BURAK ORDİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sınıflandırma algoritmaları, günümüzde birçok disiplinde gerçekleştirilen araştırmaların temel yapı taşlarından birini oluşturmaktadır. Makine öğrenimi ve yapay zeka alanlarındaki veri miktarının sürekli artışı, bu verilerin sınıflandırılması ve gruplandırılması gerekliliğini önemli bir sorun haline getirmiştir. Sınıflandırma algoritmaları, bu bağlamda etkili çözümler sunarak sağlık, ekonomi, mühendislik, sosyal medya uygulamaları ve güvenlik gibi pek çok farklı alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Özellikle, hastalıkların erken teşhisi ve tedavi planlamalarının oluşturulmasında sınıflandırma algoritmalarının başarısı büyük önem taşımaktadır. Ayrıca, metin sınıflandırma, duygu analizi ve görüntü işleme gibi alanlarda veri analistlerine önemli kolaylıklar sağlamaktadır. Bunun yanı sıra, bankacılık sektöründe kredi riski değerlendirmesi amacıyla verilerin analiz edilmesi, bankalar ve şirketler açısından büyük önem arz etmektedir. Gözetimli bir makine öğrenmesi algoritması olan ağaç tabanlı sınıflandırma algoritmaları, literatürde incelendiğinde, neredeyse her tür sınıflandırma problemin çözümünde etkin bir şekilde kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında ağaç tabanlı sınıflandırma algoritmaları ile ilgili literatürde yeralan çalışmalar incelenmiş, örnek veri setleri üzerinde WEKA paket programındaki ağaç tabanlı sınıflandırma algoritmaları ve diğer sınıflandırma algoritmalarının performansları karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar analiz edilip, algoritma sonuçları tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
Classification algorithms constitute a fundamental cornerstone in numerous research domains. The ever-increasing volume of data in the fields of machine learning and artificial intelligence has rendered the classification and grouping of this data a critical issue. Classification algorithms offer effective solutions in this context, and they are widely employed in various fields such as healthcare, economics, engineering, social media applications, and security. Specifically, the success of classification algorithms is of paramount importance in the early diagnosis of diseases and the formulation of treatment plans. Moreover, they provide significant convenience to data analysts in areas such as text classification, sentiment analysis, and image processing. Additionally, the analysis of data for credit risk assessment in the banking sector is crucial for banks and companies. Tree-based classification algorithms, which are a type of supervised machine learning algorithm, are extensively utilized in solving nearly every classification problem, as evidenced by the literature. In this thesis, the studies in the literature related to tree-based classification algorithms were examined, and the performances of tree-based classification algorithms and other classification algorithms in the WEKA software were compared on sample datasets. The obtained results were analyzed, and the outcomes of the algorithms were discussed.
Benzer Tezler
- Computer based identification of car license plate
Bilgisayar tabanlı araç plakası tanıma
BARIŞ ÜÇÜNCÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. METE BULUT
- Veri madenciliği nde regresyon ağaçları ile sınıflandırma ve bir uygulama
Classification with regression trees in data mining, and a appiication
GÜLSER DONDURMACI
Doktora
Türkçe
2011
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NALAN CİNEMRE
- Parallel and pipelined architectures for high speed ip packet forwarding
Yüksek hızlı internet paketi yönlendirmesi için paralel ve boru hattı davranışlı mimariler
OĞUZHAN ERDEM
Doktora
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. CÜNEYT BAZLAMAÇCI
- EEG sinyallerinden anomali tespiti
Anomaly detection in EEG signals
MUSA PEKER
Doktora
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAHA ŞEN
- Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanarak benzer spektral özelliklere sahip doğal nesnelerin ayırt edilmesine yönelik bir metodoloji geliştirme
Developing a methodology for discriminating natural objects having spectrally similar features using very high resolution satellite imagery
İSMAİL ÇÖLKESEN
Doktora
Türkçe
2015
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU
- Predicting the admission decision of a participant to the school of physical education and sports at Cukurova University by using different machine learning methods combined with feature selection
Çukurova Üniversitesi beden eğitimi ve spor yüksekokuluna başvuran adayların kabul edilip edilmeyeceğini nitelik seçme algoritmaları ile birleştirilmiş farklı makine öğrenme yöntemleri kullanarak tahmin etme
GÖZDE ÖZSERT YİĞİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET FATİH AKAY